Quelles sont les m\u00e9thodes n\u00e9cessaires permettant d’identifier, au sein du processus de conception, les informations pertinentes parmi la multitude de fichiers ? Comment visualiser ces donn\u00e9es afin d’en tirer des d\u00e9cisions \u00e9loquentes pour le projet ? Nous \u00e9tudions cette th\u00e9matique de fa\u00e7on exp\u00e9rimentale dans le cadre du module MAS LA : \u00abProgramming Landscapes\u00bb.<\/p>\n
Alors que le principal objectif des repr\u00e9sentations statistiques consiste g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 communiquer des id\u00e9es complexes de fa\u00e7on claire, pr\u00e9cise et efficace, nous nous trouvons actuellement dans une phase d’acc\u00e8s quasi illimit\u00e9 aux donn\u00e9es susceptibles d’\u00eatre pertinentes pour la conception. Les donn\u00e9es les plus diverses fournissant des informations en temps r\u00e9el sur les conditions sp\u00e9cifiques au lieu peuvent \u00eatre consult\u00e9es par l’acc\u00e8s technique simple, notamment par le recours \u00e0 des quadricopters (a\u00e9ronefs t\u00e9l\u00e9command\u00e9s) associ\u00e9s \u00e0 des capteurs.<\/p>\n
Des donn\u00e9es qui, surtout en architecture du paysage, engendrent des \u00ab\u00a0datascapes\u00a0\u00bb en compl\u00e9ment de l’information GIS classique et qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es \u00e0 diff\u00e9rents niveaux comme outil de conception. Les exp\u00e9riences faites avec nos \u00e9tudiants d\u00e9montrent toutefois que les fichiers sont souvent compris de fa\u00e7on partielle, ce qui influence les mauvais param\u00e8tres du projet. Les projets atteignent rapidement un niveau de complexit\u00e9 infinie et deviennent incontr\u00f4lables.<\/p>\n
Depuis trois ann\u00e9es, nous faisons dans le cadre du programme MAS LA des recherches sur de nouveaux domaines d’application qui examinent les marges de programmation en lien avec la repr\u00e9sentation de donn\u00e9es r\u00e9elles (donn\u00e9es collect\u00e9es) servant d’outil de conception. Nos pr\u00e9c\u00e9dentes exp\u00e9riences se basent sur l’utilisation du processing, un langage de programmation en open source avec output visuel direct. Le principal objectif du cours est l’acquisition d’une approche cr\u00e9ative des relations complexes. Il commence par la compr\u00e9hension \u00e9l\u00e9mentaire des donn\u00e9es, suivie par la recherche de nouvelles strat\u00e9gies qui sont visualis\u00e9es pour aboutir \u00e0 des d\u00e9cisions pertinentes pour la conception.<\/p>\n
Le processus de r\u00e9flexion est souvent oubli\u00e9 si l’on consid\u00e8re les paquets de logiciels g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9s pour la visualisation des donn\u00e9es. La repr\u00e9sentation visuelle, sous forme de mod\u00e8le ou de dessin, est souvent similaire \u00e0 une r\u00e9alit\u00e9 spatiale ou \u00e0 une solution de conception tr\u00e8s similaire, d’o\u00f9 le risque de confusions. Notre exp\u00e9rience d\u00e9montre que la \u00ab visualisation big data \u00bb dans l’architecture du paysage, outre la compr\u00e9hension des donn\u00e9es, exige une certaine compr\u00e9hension de base de la programmation pour \u00eatre en mesure de contr\u00f4ler l’utilisation des donn\u00e9es de fa\u00e7on autonome. La rapidit\u00e9 de l’\u00e9volution technique permet actuellement une utilisation quasi illimit\u00e9e des fichiers, quel que soit leur complexit\u00e9 ; m\u00eame des sources saisies ou en open source. Cela exige alors de la part des hautes \u00e9coles sp\u00e9cialis\u00e9es un d\u00e9veloppement m\u00e9thodique et didactique des outils de conception.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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